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大模型微调知识与实践分享

本文详细介绍了大型语言模型(LLM)的结构、参数量、显存占用、存储需求以及微调过程中的关键技术点,包括Prompt工程、数据构造、LoRA微调方法等。 微调相关知识介绍 ▐ 1.1. 认识大模型 在介绍LLM的微调知识前,我们先具象的认识下大模型长什么样子,包括模型结构、参数量、精度、显存占用。 1.1.1. 模型结构 《Attention Is All You Need》是一篇Google提出的将Attention思想发挥到极致的论文。这篇论文中提出一个全新的模型,叫 Transformer,抛弃了以往深度学习任务里面使用到的 CNN 和 RNN。 可以看到Encoder包含一个Muti-Head Attention模块,是由多个Self-Attention组成,而Decoder包含两个Muti-Head Attention。Muti-Head Attention上方还包括一个 Add & Norm 层,Add 表示残差连接 (Residual Connection) 用于防止网络退化,Norm 表示 Layer Normalization,用于对每一层的激活值进行归一化。...

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